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#	Die geschtzte diskontierte Hufigkeit eines Knotens berechnet sich als
#	Summe aus:
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#	1) Gewichten der freien Knoten unter den Nachkommen (nicht durch HHH, die eigene Nachkommen sind dominierte Nachkommen)
#	2) Delta-Werten der HHH der "obersten Schicht" (HHH, die nicht durch HHH, die eigene Nachkommen sind, dominiert werden)
# 	3) Fr jedes Paar von HHH aus 2) das Delta des Infimums.
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#	Die Knoten mssen dazu nicht in der Datenstruktur vorhanden sein,
#	die Werte lassen sich aus anderen Knoten, die vorhanden sind, ableiten.
#	Sind die Unsicherheiten (Delta) gro, kann so die Schtzung der
#	diskontierten Hufigkeit F grer werden als die Schtzung der
#	absoluten Hufigkeit f, obwohl die wahre diskontierte Hufigkeit F*
#	natrlich nie grer als die wahre absolute Hufigkeit f wird.
#	Das ist kein Fehler: Fr die geschtzte absolute Hufigkeit f
#	gibt es Fehlerschranken: fmin := f - Delta <= f* <= f + Delta =: fmax
#	Fr die geschtzte diskontierte Hufigkeit F gilt nur
#	F* <= F + Delta, die Schtzung kann F* unbeschrnkt bersteigen.
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#	F kann eine beliebig schlechte Schtzung sein, auch grer als fmax.
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#	Wird ein Knoten wegen seiner geschtzten diskontierten Hufigkeit F
#	ausgegeben, kann kein Aussage darber getroffen werden, wie gro
#	die wahre diskontierte Hufigkeit F* ist. 
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#	Dieses Problem lt sich nicht ohne hohe Kosten lsen: 
#	Hershberger et al. (2005) zeigen, dass jeder Algorithmus,
#	der Fehlerschranken fr F garantiert, omega( 1 / phi^(d+1) ) 
#	Platz bentigt.   
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#	Beispiel: N = 12, Epsilon = 0.2, Fensterbreite also 5,
#	Phi = 0.21, Schwelle fr die Ausgabe ist 
#	Phi * N = 2.52, Schwelle fr die Ausgabe als HHH ist also 3.
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#	Fr Knoten 1 | * berechnet der Algorithmus fr die unten angegebene 
#	Eingabe korrekt (fmin, fmax, F) = (5, 5, 7).
# 	Die Knoten 1 | 1 und 1 | 2 sind als approximative HHH mit jeweils Delta = 2
#   ausgegeben worden, der Knoten selbst hat Gewicht 3 (freier Knoten),
# 	also berechnet sich die geschtzte diskontierte Hufigkeit als
#		3	(fr das Gewicht des freien Knoten 1 | * gem. Term 1)
#	  + 2 	(fr das Delta des approximativen HHH 1 | 2 gem. Term 2)
#	  + 2 	(fr das Delta des approximativen HHH 1 | 1 gem. Term 2)
# 	  = 7.
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#	Da Delta von 1 | * = 0, ist f = fmin = fmax korrekt als 5 berechnet worden.   
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#	Da Delta den Fehler der Schtzung der absoluten Hufigkeit gleichzeitig 
#	nach oben und unten beschrnken muss, ist es auch korrekt, dass fr 1 | 1
#	und 1 | 2 ausgehend von der geschtzten absoluten Hufigkeit f = 1 anhand 
#	von Delta = 2 ein negatives fmin = -1 berechnet wird. Fr praktische 
#	Anwendung kann man diese Ausgabe korrigieren, frs Testen ist es besser, 
#	genau zu sehen, was der Algorithmus rechnet.	 
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# Parameter: 
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# Dim = 2, DimS = 2, DimI = 0
# mBug = false bProb = false
# dim 0: Hierarchietiefe 1
# dim 1: Hierarchietiefe 1
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# Tatschliche Dimensionen fr String und Int:
#$ 2 | 0
#
# N, phi, Epsilon
#% 12 | 0.21 | 0.2
#
#
/1 | /1
/1 | /2
/9 | /9
/9 | /9
/9 | /9
#
/1 | /1
/9 | /9
/9 | /9
/9 | /9
/9 | /9
#
/1 | /1
/1 | /2